Estimation and Testing for Unit Roots in a Partially Nonstationary Vector Autoregressive Moving Average Model
部分非平稳向量自回归移动平均模型的估计与单位根检验AI 解读 ↓
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部分非平稳向量自回归移动平均模型的估计与单位根检验
- 研究问题
- 如何将部分非平稳向量自回归模型的高斯估计扩展到含移动平均项的模型，并据此检验系统中的单位根数量？
- 方法与思路
- 作者研究满秩与降秩高斯估计量的渐近性质，由此获得单位根数量检验的似然比统计量渐近分布，并进行模拟。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称完成了向部分非平稳 VARMA 模型的估计与检验扩展，并用三条美国利率序列及小规模模拟展示方法。
- 阅读关注点
- 应核对模型识别与秩约束、单位根和协整关系的对应方式，以及移动平均项如何影响估计、检验分布和有限样本表现。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 索引版本未注明；摘要未列出正则条件、检验临界值或模拟数值，利率示例不能说明普遍有限样本可靠性。
原文摘要
The Gaussian estimation of a partially nonstationary autoregressive model and the related issue of testing for cointegration using the likelihood ratio test procedure have been considered by others. In this article we extend the Gaussian estimation procedure to partially nonstationary autoregressive moving average models and derive the asymptotic properties of the full-rank and reduced-rank Gaussian estimators. Based on these results, the asymptotic distribution of the likelihood ratio statistic for testing the number of unit roots is obtained. A numerical example based on three U.S. interest rate series is used to illustrate the estimation and testing procedures. The finite-sample properties of the estimation and likelihood ratio test procedures are examined through a small simulation study.